東京大学大学院農学生命科学研究科のSylvain Grison博士課程学生と郭威准教授らの国際共同研究グループは、自然環境下で撮影されたミツバチのワグルダンス(8の字ダンス)を動画AIにより自動解析し、その行動から花資源の位置を地図化する新手法を開発した。都市化の進展によりミツバチの採餌環境は急速に変化しており、生物多様性の維持と作物の受粉サービスの確保を両立させる科学的基盤の構築が求められている。本研究では、深層学習技術を用いてダンスの方向と時間から採餌資源の距離と方位を高精度に推定し、都市および農地における花粉資源の空間分布を世界で初めて可視化することに成功した。これにより、ミ...

◆グローバル洪水モデルと気候予測データによる大規模シミュレーションで、これまでは将来の社会経済シナリオごとに異なると考えられていた洪水リスク変化の地理的分布が、実際には同じ気温上昇幅であればほぼ共通の傾向を示すことを明らかにした。◆この発見を活用し、複数の社会経済シナリオに基づく洪水シミュレーション結果を統合して統計的なサンプル数を増やすことで、将来の洪水リスク変化を世界の約70％の地域でこれまでより精度よく評価できるようになった。◆シナリオ選択に左右されず、「気温2℃上昇時」「気温3℃上昇時」といった温暖化レベルごとに、信頼性と実用性の高い洪水リスク情報を提供できるよ...

東京大学大学院工学系研究科の久保亘大学院生（修士課程）と澤田洋平准教授による研究グループは、気候変動の進行により発生が危惧されている、地球システムの大規模で不可逆的な変化である気候ティッピングの予測可能性を定量化する手法を開発しました。本研究では、データ同化を用いた観測システムシミュレーション実験を通じ、「気候ティッピングは予測できるものなのか」という問いに答えました。代表的な気候ティッピング要素であるアマゾン熱帯雨林の大量枯死および大西洋南北熱塩循環の停止を事例にシミュレーションを行い、気候ティッピング自体の観測が得られずともその存在の有無やそれが起こる時...